Bioinformatics Technology to Characterize Tumor Infiltrating Immune Repertoires

生物信息学技术表征肿瘤浸润免疫库

基本信息

  • 批准号:
    9507415
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 44.3万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2018
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2018-04-06 至 2021-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

PROJECT SUMMARY The repertoires of tumor-infiltrating T cells and B cells are rich sources of information about cancer-immune interactions and provide insights on cancer immunotherapy targets. Efforts have been made to characterize B/T cell repertoires in solid tumors using cell sorting followed by targeted deep sequencing. However, these approaches may produce biased estimates during tissue disaggregation and can be expensive when applied to large sample cohorts. Massively parallel mRNA sequencing (RNA-seq) technology has become the mainstream method to profile gene expression and thousands of solid tumor RNA-seq profiles are available in the public domain. The rich collection of tumor RNA-seq datasets provides an alternative approach to study tumor-infiltrating B/T cell repertoires in solid tumors. Our team has recently developed a statistical method TIMER for deconvolving different immune components in the tumor microenvironment, and TRUST for inferring the hypervariable complementarity determining regions (CDRs) of the tumor infiltrating T cell receptor (TCR) repertoire from bulk tumor RNA-seq data in the public domain. Our preliminary analysis indicated that there are approximately ten times as many B cell receptor (BCR) reads and TCR reads, suggesting that extracting the BCR repertoires from bulk tumor RNA-seq could reveal important insights on B cell mediated tumor immunity. The aims of this proposal are: to extend our TRUST algorithm to extract B cell receptor (BCR) repertoires from tumor RNA-seq data, and identify somatic hypermutations and immunoglobin class switches (Aim 1); to systematically analyze TCR and BCR repertoires from large scale tumor RNA-seq cohorts, and develop a user friendly web interface to allow cancer immunologists or immuno-oncologists to investigate tumor-immune associations (Aim 2); to promote the utility of our tumor immune resource through collaborations, cloud sharing, and outreach (Aim 3). We will deliver a robust bioinformatics algorithm to systematically identify BCR / TCR repertoires from bulk tumor RNA-seq data and a user-friendly resource for cancer immunologists or immuno-oncologists to explore tumor- immune interactions from large tumor profiling cohorts in the public as well as their unpublished data. The successful execution of this proposal has the potential to inform clinical practice of cancer immunotherapies, including adoptive T cell transfer, therapeutic cancer vaccines or antibodies. Our proposed cancer immunology algorithm and resource will be a unique addition to the array of bioinformatics tools developed by the Information Technology for Cancer Research at the National Cancer Institute.
项目概要 肿瘤浸润 T 细胞和 B 细胞的库是有关癌症免疫的丰富信息来源 相互作用并提供有关癌症免疫治疗靶点的见解。努力刻画B/T特征 使用细胞分选和靶向深度测序来分析实体瘤中的细胞库。然而,这些 方法可能会在组织分解过程中产生有偏差的估计,并且当应用于 大样本队列。大规模并行mRNA测序(RNA-seq)技术已成为主流 基因表达谱分析方法和数以千计的实体瘤 RNA-seq 谱已向公众开放 领域。丰富的肿瘤 RNA-seq 数据集为研究肿瘤浸润提供了另一种方法 实体瘤中的 B/T 细胞库。我们团队最近开发了一种用于反卷积的统计方法TIMER 肿瘤微环境中的不同免疫成分,以及推断高变量的信任 肿瘤浸润 T 细胞受体 (TCR) 库的互补决定区 (CDR) 公共领域的肿瘤 RNA-seq 数据。 我们的初步分析表明,B 细胞受体 (BCR) 读取数量大约是其十倍 和 TCR 读数,表明从大块肿瘤 RNA-seq 中提取 BCR 库可以揭示重要的信息 对 B 细胞介导的肿瘤免疫的见解。该提案的目的是:将我们的 TRUST 算法扩展到 从肿瘤 RNA-seq 数据中提取 B 细胞受体 (BCR) 库,并识别体细胞超突变和 免疫球蛋白类别转换(目标 1);系统分析大规模肿瘤的 TCR 和 BCR 库 RNA-seq 队列,并开发一个用户友好的网络界面,以允许癌症免疫学家或免疫肿瘤学家 研究肿瘤-免疫关联(目标 2);促进我们的肿瘤免疫资源的利用 协作、云共享和外展(目标 3)。 我们将提供强大的生物信息学算法,系统地从大块肿瘤中识别 BCR / TCR 库 RNA-seq 数据和用户友好的资源,供癌症免疫学家或免疫肿瘤学家探索肿瘤 来自公众大型肿瘤分析群体的免疫相互作用以及他们未发表的数据。这 该提案的成功执行有可能为癌症免疫疗法的临床实践提供信息, 包括过继性 T 细胞移植、治疗性癌症疫苗或抗体。我们提出的癌症免疫学 算法和资源将成为信息中心开发的一系列生物信息学工具的独特补充。 国家癌症研究所的癌症研究技术。

项目成果

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知道了